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モデル枝刈りの概要

2024-07-12

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参照：https://www.cnblogs.com/the-art-of-ai/p/17500399.html

1. 背景の紹介

ディープラーニングモデルは、画像認識、自然言語処理、音声認識などの分野で目覚ましい成果を上げていますが、これらのモデルは多くの場合、大量のコンピューティングリソースとストレージスペースを必要とします。特に、モバイル デバイスや組み込みシステムなどのリソースに制約のある環境では、これらのモデルのサイズと計算の複雑さが、アプリケーションを制限するボトルネックになることがよくあります。したがって、モデルの精度を維持しながら、モデルのサイズと計算の複雑さを可能な限り削減する方法が重要な研究方向となっています。

この問題を解決するにはモデル枝刈り技術が有効です。深層学習モデルの構造を最適化しパラメータを削減することにより、精度を維持しながらモデルのサイズが小さくなり、実行速度が速くなり、さまざまなタスクや環境への適応が向上します。。

2. 基本原則

        モデル枝刈り技術とは、深層学習モデルの構造最適化やパラメータ削減を行う技術を指します。 。剪定技術は次のように分類できます。構造的な剪定そしてパラメータの枝刈り2つの形態。

構造剪定とは、一部を除去することを指します。不要な構造単位ニューロン、畳み込みカーネル、レイヤーなどを使用して、モデルの計算の複雑さと記憶スペースを削減します。一般的な構造プルーニング方法には、チャネル プルーニング、レイヤー プルーニング、ノード プルーニング、フィルター プルーニングなどが含まれます。

パラメーター プルーニングとは、深層学習モデルからデータを抽出することを指します。いくつかの不要な重みパラメータを削除します 、モデルの精度を維持しながら、モデルの記憶容量と計算の複雑さを削減します。一般的なパラメータ プルーニング方法には、L1 正則化、L2 正則化、ソート プルーニング、局所性依存ハッシュ プルーニングなどが含まれます。

3. 技術原則

        モデル プルーニング テクノロジの中心となるアイデアは、モデルの精度を維持しながら、モデルの保存スペースと計算の複雑さを可能な限り削減することです。ディープラーニングモデルのニューロン、コンボリューションカーネル、重みパラメータなどの構造単位やパラメータには冗長な部分や不要な部分が含まれることが多いため、枝刈り技術を利用してこれらの冗長な部分を削減することで、モデルのボリュームを削減し、計算量の影響を軽減することができます。

具体的には、モデル枝刈りテクノロジーの実装は次のステップに分けることができます。

(1) モデルを初期化します。まず、深層学習モデルを初期化し、それをトレーニングしてベースライン モデルを取得します。

(2) プルーニングの定量化手法と戦略を選択する。特定のアプリケーション シナリオとニーズに基づいて、適切なプルーニング手法と戦略を選択します。構造枝刈りとパラメータ枝刈り;一般的な戦略には、グローバル プルーニングと反復プルーニングが含まれます。

(3) 枝刈りモデル。選択した枝刈り方法と戦略に基づいて、深層学習モデルに対して枝刈り操作を実行します。具体的には、いくつかの不要な構造単位と重みパラメータを削除するか、0 または非常に小さい値に設定します。

(4) モデルの再トレーニングによりモデルの精度が低下する可能性があるため、モデルの精度を回復するには、プルーニングされたモデルを再トレーニングする必要があります。

(5) モデルを微調整します。再トレーニング後、モデルの精度をさらに向上させます。

コード：

  1. import torch
  2. import torch.nn as nn
  3. import torch.optim as optim
  4. import torch.nn.functional as F
  5. from torchvision import datasets, transforms
  6.  
  7. # 定义一个简单的卷积神经网络
  8. class SimpleCNN(nn.Module):
  9.     def __init__(self):
  10.         super(SimpleCNN, self).__init__()
  11.         self.conv1 = nn.Conv2d(1, 4, kernel_size=3, padding=1)  # 4个输出通道
  12.         self.conv2 = nn.Conv2d(4, 8, kernel_size=3, padding=1)  # 8个输出通道
  13.         self.fc1 = nn.Linear(8 * 7 * 7, 64)
  14.         self.fc2 = nn.Linear(64, 10)
  15.  
  16.     def forward(self, x):
  17.         x = F.relu(self.conv1(x))  # 卷积层1 + ReLU激活函数
  18.         x = F.max_pool2d(x, 2)  # 最大池化层，池化核大小为2x2
  19.         x = F.relu(self.conv2(x))  # 卷积层2 + ReLU激活函数
  20.         x = F.max_pool2d(x, 2)  # 最大池化层，池化核大小为2x2
  21.         x = x.view(x.size(0), -1)  # 展平操作，将多维张量展平成一维
  22.         x = F.relu(self.fc1(x))  # 全连接层1 + ReLU激活函数
  23.         x = self.fc2(x)  # 全连接层2，输出10个类别
  24.         return x
  25.  
  26. # 实例化模型
  27. model = SimpleCNN()
  28.  
  29. # 打印剪枝前的模型结构
  30. print("Model before pruning:")
  31. print(model)
  32.  
  33. # 加载数据
  34. transform = transforms.Compose([
  35.     transforms.ToTensor(),  # 转换为张量
  36.     transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))  # 归一化
  37. ])
  38. train_dataset = datasets.MNIST('./data', train=True, download=True, transform=transform)  # 加载训练数据集
  39. train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)  # 创建数据加载器
  40.  
  41. # 定义损失函数和优化器
  42. criterion = nn.CrossEntropyLoss()  # 交叉熵损失函数
  43. optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)  # Adam优化器
  44.  
  45. # 训练模型
  46. model.train()  # 将模型设置为训练模式
  47. for epoch in range(1):  # 训练一个epoch
  48.     running_loss = 0.0
  49.     for data, target in train_loader:
  50.         optimizer.zero_grad()  # 清零梯度
  51.         outputs = model(data)  # 前向传播
  52.         loss = criterion(outputs, target)  # 计算损失
  53.         loss.backward()  # 反向传播
  54.         optimizer.step()  # 更新参数
  55.         running_loss += loss.item() * data.size(0)  # 累加损失
  56.  
  57.     epoch_loss = running_loss / len(train_loader.dataset)  # 计算平均损失
  58.     print(f'Epoch {epoch + 1}, Loss: {epoch_loss:.4f}')
  59.  
  60. # 通道剪枝
  61. # 获取卷积层的权重
  62. conv1_weights = model.conv1.weight.data.abs().sum(dim=[1, 2, 3])  # 计算每个通道的L1范数
  63.  
  64. # 按照L1范数对通道进行排序
  65. sorted_channels = torch.argsort(conv1_weights)
  66.  
  67. # 选择需要删除的通道
  68. num_prune = 2  # 假设我们要删除2个通道
  69. channels_to_prune = sorted_channels[:num_prune]
  70.  
  71. print("Channels to prune:", channels_to_prune)
  72.  
  73. # 删除指定通道的权重和偏置
  74. pruned_weights = torch.index_select(model.conv1.weight.data, 0, sorted_channels[num_prune:])  # 获取保留的权重
  75. pruned_bias = torch.index_select(model.conv1.bias.data, 0, sorted_channels[num_prune:])  # 获取保留的偏置
  76.  
  77. # 创建一个新的卷积层，并将剪枝后的权重和偏置赋值给它
  78. model.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=4 - num_prune, kernel_size=3, padding=1)
  79. model.conv1.weight.data = pruned_weights
  80. model.conv1.bias.data = pruned_bias
  81.  
  82. # 同时我们还需要调整conv2层的输入通道
  83. # 获取conv2层的权重并调整其输入通道
  84. conv2_weights = model.conv2.weight.data[:, sorted_channels[num_prune:], :, :]  # 调整输入通道的权重
  85.  
  86. # 创建一个新的卷积层，并将剪枝后的权重赋值给它
  87. model.conv2 = nn.Conv2d(in_channels=4 - num_prune, out_channels=8, kernel_size=3, padding=1)
  88. model.conv2.weight.data = conv2_weights
  89.  
  90. # 打印剪枝后的模型结构
  91. print("Model after pruning:")
  92. print(model)
  93.  
  94. # 定义新的优化器
  95. optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
  96.  
  97. # 重新训练模型
  98. model.train()  # 将模型设置为训练模式
  99. for epoch in range(1):  # 训练一个epoch
  100.     running_loss = 0.0
  101.     for data, target in train_loader:
  102.         optimizer.zero_grad()  # 清零梯度
  103.         outputs = model(data)  # 前向传播
  104.         loss = criterion(outputs, target)  # 计算损失
  105.         loss.backward()  # 反向传播
  106.         optimizer.step()  # 更新参数
  107.         running_loss += loss.item() * data.size(0)  # 累加损失
  108.  
  109.     epoch_loss = running_loss / len(train_loader.dataset)  # 计算平均损失
  110.     print(f'Epoch {epoch + 1}, Loss: {epoch_loss:.4f}')
  111.  
  112. # 加载测试数据
  113. test_dataset = datasets.MNIST('./data', train=False, transform=transform)  # 加载测试数据集
  114. test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size=1000, shuffle=False)  # 创建数据加载器
  115.  
  116. # 评估模型
  117. model.eval()  # 将模型设置为评估模式
  118. correct = 0
  119. total = 0
  120. with torch.no_grad():  # 关闭梯度计算
  121.     for data, target in test_loader:
  122.         outputs = model(data)  # 前向传播
  123.         _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)  # 获取预测结果
  124.         total += target.size(0)  # 总样本数
  125.         correct += (predicted == target).sum().item()  # 正确预测的样本数
  126.  
  127. print(f'Accuracy: {100 * correct / total}%')  # 打印准确率

プルーニング テクノロジのパフォーマンスと効率を向上させるために、次の最適化の側面を考慮できます。

  • 適切な枝刈り戦略と枝刈りアルゴリズムを選択して、枝刈りの効果と精度を向上させます。

  • プルーニングされたモデルを微調整または段階的に学習して、モデルの精度とパフォーマンスをさらに向上させます。

  • 並列コンピューティングと分散コンピューティングのテクノロジーを使用して、プルーニングとトレーニングのプロセスを高速化します。

個人プロフィール

彼は 30 年以上テクノロジーの研究に専念しており、java、linux、javascript、php、css などのさまざまな言語に堪能であり、オープンソース分野で多くの貢献を行っています。将来の参考のために技術開発におけるいくつかの問題を共有する開発者ドキュメント ステーション。

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